个人车辆的电气化被广泛认为是美国交通部门脱碳的主要途径（可持续发展解决方案网络，2020年；Larson等人，2021年）。电池电动汽车（BEVs）的大规模采用需要市场供需双方的转变。根据政府政策（白宫，2021年）和市场力量（ZETA，2023年），供应车辆及其相关基础设施的构成正在发生变化。同时，全国范围内BEVs的销售也在增长。然而，必须明确的是，100%的BEV采用意味着所有车辆和消费者市场的转变。因此，定义和框定相关术语非常重要。我们将“个人车辆”定义为任何由家庭拥有并用于日常出行的轻型车辆。值得注意的是，根据作者使用2021年12月详细县级数据计算的结果，大型车辆（包括SUV、皮卡和小型货车）占该国注册车辆的大部分，尤其是在最偏远的县。不幸的是，大多数相关研究在其调查设计中没有区分车辆类别（Valeri和Cherchi，2016年；Fowler等人，2017年；Jensen等人，2017年；Soto等人，2018年；Jia和Chen，2023年）。这种区分对于理解不同车辆市场的异质动机以及车辆类别-动力系统组合的替代性至关重要。此外，Woody等人（2022a，2022b）发现，从内燃机车辆（ICEV）转向BEV动力系统对皮卡的影响更大，其生命周期内减少的二氧化碳当量排放量为62吨，而轿车为40吨。在考虑电网脱碳后，减排效果更为显著。
多项研究对包括BEV在内的替代燃料车辆的采用进行了建模，重点关注市场细分和态度（Jia和Chen，2023年）。早期的工作使用了潜在变量和潜在类别离散选择模型（Daziano和Bolduc，2013年；Valeri和Cherchi，2016年）。随着市场的成熟，也有越来越多的研究关注现有用户属性（Jensen等人，2013年；Soto等人，2018年）。
然而，在那些在调查设计中区分车辆类别的研究中，大型车辆类别在分析中经常被忽略（Hess等人，2012年；Jensen等人，2013年）。更广泛地说，车辆细分研究通常在其调查设计中忽略了车辆类别的差异。Forsythe等人（2023年）是这一模式的少数例外之一，他们进行了关于皮卡车动力系统选择的明确偏好实验。使用潜在类别离散选择模型，他们发现不同潜在类别对皮卡电气化的偏好存在显著差异。他们进一步预测，到2030年，BEVs可能占据皮卡市场份额的近40%。然而，他们只考虑了动力系统选择，而没有考虑车辆类别和动力系统的联合选择。此外，他们的模型中省略了其他车辆类别，而没有考虑到这些类别对小型ICEV的替代作用，而小型ICEV可以减少温室气体（GHG）排放（Woody等人，2022b）。Higgins等人（2017年）也进行了一项研究，询问受访者对不同类型车辆的偏好。他们使用多元方差分析方法来分析数据，发现偏好不同类型车辆的人在人口统计、社会经济和心理特征方面存在显著差异。他们还发现不同车辆类别之间的动力系统选择存在显著差异，其中豪华车和皮卡购买者的差异最为明显。然而，这项研究仅单独考虑了动力系统选择，而没有考虑人们在不同情况下可能从选择轿车转向选择SUV的情况。Ferguson等人（2018年）的研究也忽略了在不同情况下车辆类别之间的转换潜力。他们基于明确偏好实验构建了一个潜在类别离散选择模型，并确定了与每种车辆动力系统相关的主导特征。此外，车辆小型化（IIHS，2022年）是这些决策中的一个重要因素，因为它解决了大型和重型车辆的安全问题。Jensen等人（2017年）使用明确偏好实验的数据估计了一个混合逻辑模型，发现续航里程的支付意愿取决于燃料类型，并观察到不同燃料类型和车辆类别之间的相关性和替代性。然而，他们的研究仅关注小型和大型汽车，忽略了皮卡的因素。另一方面，Goodall和Robartes（2024年）专门研究了车队拥有的皮卡。他们发现，31%的受监测州交通部（DOT）皮卡可以用标准续航里程的电动皮卡替代，最多64%可以用长续航里程的电动皮卡替代。
在不同车辆类别中，皮卡在美国具有特殊的地位，它们象征着工业、韧性和自给自足（Cobb，2018年）。皮卡不仅是个人出行的工具，还是运输材料和拖运货物的工具。交通规划研究往往忽略了这些特点，而这些特点通常受到农村和工业部门工作者的重视（ITF，2021年）。Jia和Chen（2023年）的最新总结指出了插电式电动汽车（PEV）研究在地理范围上的偏见。该领域的大多数研究在多模式的北欧城市、进步的美国城市进行，或者使用没有足够观测数据的全国性样本进行。例如，一项在德国进行的汽车拥有情况研究发现，一些大型汽车所有者有兴趣购买较小的车辆，因为他们认为在密集的城市中拥有大型车辆不切实际。在美国，这种对空间的担忧并不常见。要了解当前大型车辆所有者采用BEVs的意愿，需要针对他们的具体需求提出问题。Gohlke等人（2023年）的研究强调了在气候变化政策中考虑车辆类别的必要性，他们研究了车辆类型对温室气体排放的影响。他们发现，根据车辆销售构成，美国轻型车辆消耗的能源可能相差10%。他们的结果显示，当考虑到较高的皮卡销售份额时，温室气体排放量比美国能源信息署（US-EIA）的预测高出5-7%。
考虑到上述因素，本研究提供了关于BEV采用在地理上的差异的见解，同时考虑了车辆类型和动力系统。分析BEV采用地理差异的最重要限制之一是样本量不足，无法构建可靠的估计。为了克服这一限制，我们采用了多层次回归与事后分层（MRP）方法，该方法通常用于政治民意调查，并进行了两个群体的扩展。据我们所知，这是该方法在交通车辆预测中的首次应用，使我们能够获得整个美国中西部地区1,954名受访者的可靠PUMA级别BEV采用估计。
我们的研究调查了美国中西部地区的电动汽车态度和采用情况，包括以下州：爱荷华州、堪萨斯州、密苏里州、明尼苏达州、内布拉斯加州、北达科他州和南达科他州。调查包括一个关于车辆选择的明确偏好实验，其中包含了皮卡车的特定属性。调查还包括非城市主题的问题，这些问题提供了对传统旅行日记（如美国的全国家庭旅行调查（NHTS）中潜在低估情况的见解。
这项研究的贡献有三个方面。首先，我们首次在交通领域引入并应用了MRP方法，该方法通常用于政治民意调查。独特的是，我们使用了两组不同的分层人口数据进行MRP：美国人口普查的人口统计数据和美国中西部各州的车辆注册数据。据我们所知，这种两阶段MRP框架尚未在任何领域得到应用。这种方法不仅纠正了基于人口统计的样本偏差，还调整了与车辆队列分布相关的偏差，提供了一种更准确和灵活的方法，可以扩展到涉及人员和资产的其他应用。其次，我们共同分析了车辆类别（小型车、大型车、皮卡）和动力系统（汽油 vs. 电动）的选择，比大多数仅考察一个维度的先前研究提供了更全面的消费者偏好理解。第三，我们的调查针对美国中西部地区，包括城市和农村地区，这与许多主要关注大型、进步城市的研究形成对比。
以下部分概述了MRP方法。然后我们详细介绍了调查工具及其各个组成部分。我们对调查结果进行了非详尽的总结。主要分析结果是按PUMA划分的七个州研究区域的车辆队列预测。
